Проекты машинного обучения и глубокого обучения: приложения для текста и изображений

Машинное обучение наиболее эффективно, когда оно применяется к реальным данным, таким как текст и изображения. Понимание того, как преобразовать необработанные, неструктурированные данные в полезные выводы, является важным навыком для современных разработчиков и энтузиастов данных. В этом текстовом курсе вы пройдете путь от понимания основных концепций машинного обучения до создания функциональных систем обработки текста и изображений. Вы узнаете, как компьютеры представляют текст и изображения, кластеризуют сходные точки данных и создают алгоритмы поиска с нуля. Что вы узнаете: - Понять основные понятия вложения текста и векторного представления - Создание моделей классификации текста для автоматической классификацией письменного контента - Применение алгоритмов кластеризации для группировки аналогичных документов и изображений без ручных меток - Создание системы поиска текста в изображении с использованием современных концепций векторных баз данных - Внедрение моделей глубокого обучения для точной классификации изображений - Практика написания чистого, современного кода Python для предварительной обработки данных и оценки модели Курс начинается с основных терминов и основных понятий, лежащих в основе векторных представлений. Затем вы пройдете структурированные, поэтапные письменные объяснения и фрагменты кода для создания проектов в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Этот курс предназначен для начинающих программистов, начинающих ученых данных и разработчиков, которые хотят понять практическую сторону машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт работы с глубоким обучением. Начните создавать свой практический портфель машинного обучения уже сегодня.